《中国词元工厂发展白皮书（2026）》发布

随着大模型和智能体应用加快落地，词元调用量已成为衡量人工智能应用规模的关键指标。国家数据局数据显示，我国日均词元（Token）调用量由2024年初的1000亿增至2025年底的100万亿，2026年3月突破140万亿，两年增长超千倍。国家数据局有关负责人指出，词元具有可计量、可定价、可交易的特征，其增长正推动算力供给从提供裸算力向提供服务和能力转变。

支撑这一增长的算力底座规模也在持续扩大。工业和信息化部7月20日在国务院新闻办公室新闻发布会上介绍，截至2026年6月底，我国智能算力规模达2185EFLOPS，全国算力设施整体上架率达71.4%。算力如何评估、定价也进入政策视野，工业和信息化部同时明确将印发算力标准体系建设指南，推动建立算力服务能力评估、算力市场化定价等标准。

随着词元成为人工智能服务的结算单位，也改变了算力基础设施的产业定位。智算中心不再只是机柜和芯片的集合，而是以电力为投入、以词元为产成品的生产系统，也就是词元工厂。词元工厂如何建设、核算和评价，行业目前缺少统一口径、方法和标准。

9月10日，知名AI算力产业研究机构科智咨询联合全球算力服务平台算力海洋即将正式发布《中国词元工厂发展白皮书（2026）》（以下简称白皮书）。白皮书判断，行业已度过概念孵化期，进入项目建设、能力采购、平台运营多线并行的试验阶段，实际投产运营项目占比仍偏低。核心矛盾也随之改变，从能否获取算力资源，转向能否稳定产出有价格竞争力的有效词元。

衡量有效词元的产出和成本，首先要有统一口径，而这正是行业当前最薄弱的环节：一是产能口径混乱，总处理词元、缓存词元和有效输出词元混在一起，夸大产能；二是只报峰值吞吐，不报时延、服务质量和并发等约束；三是能效、成本等指标定义不清，数据无法横向比较；四是脱离模型、负载和服务等级的单一数字缺乏参考价值。投资测算也缺少统一方法，理论产能与实际营收常被混淆，收益测算虚高。

针对这些问题，白皮书提出一套口径、两个模型、一套评价体系。据悉，这是国内首套覆盖词元工厂投资测算与效能评价的可复现、可审计研究体系。

白皮书首先定义核心概念。词元工厂，是以电力为能源入口、以GPU小时为生产过程、以词元为产成品、以单位有效任务成本为核心指标的工业化生产系统。有效词元（Good Token），是同时满足时延、可用性、准确率等服务等级协议要求的用户可见输出词元，是算力服务的计价单元，也是唯一可计入营收的产出。围绕这两个概念，白皮书定义了商业利用率、有效吞吐系数、价格实现率等可审计口径，并提出铭牌峰值、生产可用容量、规划折算产能、商业可计费量的四层产能漏斗，明确对外宣称的工厂产能默认指满足服务等级协议的有效输出产能。

成本测算方面，白皮书提出词元工厂投入成本测算模型。模型把一次性投入拆为硬件主体、基础设施、软件平台、工程预备金四个模块，把年化支出拆为能耗刚性支出、运维固定支出、技术可变支出三层，按硬件、基础设施、软件分别设定折旧摊销年限得出年化全成本，再折算为每百万有效词元成本，现金成本与全成本分列核算。

投资回报方面，白皮书提出词元工厂投资回报（ROI）测算模型。收入测算建立六层级校准体系，从硬件吞吐约束出发，依次经过服务等级合格请求校准、缓存分层计费、时长与汇率折算、商业利用率校准和价格实现率校准，得到可计费营收；回报测算输出静态回收期、五年现金投资回报率和内部收益率，并配套三情景分析、敏感性排序、盈亏平衡阈值和投资准入阈值。

效能评价方面，白皮书提出词元工厂产能与服务效能评价体系（TFS-5），采用一张工厂身份证、三本账、五维指标、四类标准工况、三级验证的架构。工厂身份证覆盖模型、负载、服务等级、硬件、能源、测试六个身份域，产能数据须绑定身份证发布；三本账核算生产、能源和经济；五维指标包括服务级可售词元产能、并发交互服务曲线、服务级词元能效、百万有效词元成本和服务质量包；四类标准工况覆盖办公交互、推理代码、长上下文和智能体；三级验证为自测公开、第三方见证和连续运营认证。

两个模型和一套评价体系共用一套术语和产能口径：评价体系界定哪些产出可以计入产能，成本测算模型核算单位有效产出的成本，ROI测算模型据此评估项目收益和回收周期，形成从计量、核算到评价的完整链条。

白皮书认为，词元工厂固定成本高、边际成本低，利用率对单位成本和项目收益的影响超过硬件采购价格。同一套硬件承载不同业务，收益差别很大，能否盈利主要取决于负载结构。电力则是第一生产要素，算电协同水平决定长期竞争力。据此，白皮书建议项目先明确业务场景，再选择技术路线和规模，改变先建设、后找需求的做法，锁定稳定的业务需求后分阶段扩大规模。

算力海洋总裁孙彬表示，白皮书旨在让词元工厂的产能、成本和收益有统一算法和口径，让政府招商、企业采购和金融机构尽调用同一套口径，避免盲目投入。双方将持续跟踪项目实测数据，推动相关口径和评价体系落地。